АНАЛИЗ НАТУРНЫХ И ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ВЫЯВЛЕНИЯ АТАК БСС

2024

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.3.24-482
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

В данной статье представлен анализ натурных и имитационных моделей и алгоритмов выявления атак на беспроводные сенсорные сети (БСС). Описаны разработанные натурные и имитационные модели, методы и инструменты для имитации атак, а также результаты экспериментальных исследований. Сравнительный анализ выявляет преимущества и недостатки каждого подхода, подчеркивая необходимость интеграции натурных и имитационных методов для достижения наибольшей точности и надежности в обнаружении атак. В статье предложены рекомендации по развитию гибких и масштабируемых имитационных моделей, улучшению алгоритмов обнаружения атак и регулярному обновлению моделей в соответствии с изменяющимися условиями и угрозами. Результаты исследования подчеркивают важность комбинированного использования натурных и имитационных подходов для повышения уровня безопасности БСС.